$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

Comparative Analysis of Time Series Method for Forecasting the Call Arrival of Call Center
콜센터 인입 콜량 예측을 위한 시계열 모델 비교 분석

韓國情報技術學會論文誌 = Journal of Korean institute of information technology, v.16 no.8, 2018년, pp.83 - 96  

Ryu, Ki-Dong ,  Kim, Woo-Je

초록이 없습니다.

참고문헌 (33)

  1. "Call Center Capacity Planning" Nielsen 14 2010 

  2. Production and Operations Management Askin 16 6 665 2007 10.1111/j.1937-5956.2007.tb00288.x "The Modern Call Center: A Multi-Disciplinary Perspective on Operations Management Research" 

  3. Journal of Intelligence and Information Systems Baek 16 3 99 2010 "A Case Study on Forecasting Inbound Calls of Motor Insurance Company Using Interactive Data Mining Technique" 

  4. Journal of Enterprise Information Management Sue 17 6 410 2004 10.1108/17410390410566698 "E-relationship marketing: changes in traditional marketing as an outcome of electronic customer relationship management" 

  5. Andrews, Bruce H., Cunningham, Shawn M.. L. L. Bean Improves Call-Center Forecasting. Interfaces, vol.25, no.6, 1-13.

  6. "Call Center Optimization" Koole 1 2013 

  7. Aldor-Noiman, Sivan, Feigin, Paul D., Mandelbaum, Avishai. Workload forecasting for a call center: Methodology and a case study. The annals of applied statistics, vol.3, no.4,

  8. Management Science Tayler 54 2 253 2008 10.1287/mnsc.1070.0786 "A Comparison of Univariate Time Series Methods for Forecsting Intraday Arrivals at a Call Center" 

  9. Manufacturing & Service Operations Management Ibahim 15 1 72 2012 10.1287/msom.1120.0405 "Forecasting Call Center Arrivals: Fixed-Effects, Mixed-Effects, and Bivariate Models" 

  10. "R Program Recipes for Time Series Data Analysis" Lee 11 2017 

  11. Journal of Business Research Jalal 69 11 4811 2016 10.1016/j.jbusres.2016.04.035 "Forecasting incoming call volumes in call centers with recurrent Neural Networks" 

  12. OTexts Hyndman 2013 "Forecasting: principles and practice" 

  13. Bianchi, F.M., Scardapane, S., Uncini, A., Rizzi, A., Sadeghian, A.. Prediction of telephone calls load using Echo State Network with exogenous variables. Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society, vol.71, 204-213.

  14. Journal of the Korea Society for Simulation Kim 12 14 83 2003 "Enhancing the Performance of Call Center using Simulation" 

  15. Avramidis, Athanassios N., Deslauriers, Alexandre, L'Ecuyer, Pierre. Modeling Daily Arrivals to a Telephone Call Center. Management science, vol.50, no.7, 896-908.

  16. Journal of the American Statistical Association Brown 100 469 193 2005 10.1198/016214504000001808 "Statistical Analysis of a Telephone Call Center : A Queueing-Science Perspective" 

  17. Journal of Official Statistics Cleveland 6 1 3 1990 "STL: A seasonal-trend decomposition procedure based on loess. Journal of Official Statistics" 

  18. De Livera, Alysha M., Hyndman, Rob J., Snyder, Ralph D.. Forecasting Time Series With Complex Seasonal Patterns Using Exponential Smoothing. Journal of the American Statistical Association, vol.106, no.496, 1513-1527.

  19. 신이레, 윤상후. 특정 시간대 전력수요예측 시계열모형. Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, vol.27, no.2, 275-284.

  20. 김시연, 정현우, 박정도, 백승묵, 김우선, 전경희, 송경빈. 계절 ARIMA 모형을 이용한 104주 주간 최대 전력수요예측. 照明·電氣設備學會論文誌 = Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, vol.28, no.1, 50-56.

  21. "ARIMA Time Series Analysis" Song 25 2005 

  22. Sung, Hyungun. Impacts of the Outbreak and Proliferation of the Middle East Respiratory Syndrome on Rail Transit Ridership in the Seoul Metropolitan City. 國土計劃 : 大韓國土·都市計劃學會誌, vol.51, no.3, 163-.

  23. Dibike, Yonas B., Coulibaly, Paulin. Temporal neural networks for downscaling climate variability and extremes. Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society, vol.19, no.2, 135-144.

  24. nature LeCun 521 7553 148 2015 10.1038/nature14539 "Deep Learning" 

  25. 안성만. 딥러닝의 모형과 응용사례. 지능정보연구 = Journal of intelligence and information systems, vol.22, no.2, 127-142.

  26. Neural Computation Hochreiter 9 8 1735 1997 10.1162/neco.1997.9.8.1735 "Long short-term memory" 

  27. Gers, Felix A., Schmidhuber, Jürgen, Cummins, Fred. Learning to Forget: Continual Prediction with LSTM. Neural computation, vol.12, no.10, 2451-2471.

  28. 10.21437/interspeech.2016-551 

  29. Chai, T., Draxler, R. R.. Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)? - Arguments against avoiding RMSE in the literature. Geoscientific model development, vol.7, no.3, 1247-1250.

  30. Park, W.G., Kim, S.. The Performance of Time Series Models to Forecast Short-Term Electricity Demand. 한국통계학회 논문집 = Communications of the Korean Statistical Society, vol.19, no.6, 869-876.

  31. Hippert, H.S., Pedreira, C.E., Souza, R.C.. Neural networks for short-term load forecasting: a review and evaluation. IEEE transactions on power systems : a publication of the Power Engineering Society, vol.16, no.1, 44-55.

  32. Journal of Intelligence and Information Systems Hwang 18 4 43 2012 "A Hybrid Forecasting Framework based on Case-based Reasoning and Artificial Neural Network" 

  33. 10.3354/cr030079 

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로